关于如何使用 Django 和 PostgreSQL (postGIS) 构建位置模型的建议答案

【问题标题】：Advice on how to structure a Location model with Django and PostgreSQL (postGIS)关于如何使用 Django 和 PostgreSQL (postGIS) 构建位置模型的建议
【发布时间】：2014-02-14 14:51:51
【问题描述】：

stack 在我最需要的时候帮助了我，我将再次测试我的运气。这是场景。目前我有以下型号：

class Location(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200, blank=True)
    address = models.CharField(max_length=255, blank=True)
    city = models.CharField(max_length=140, null=True, blank=True)
    province_state = models.CharField(max_length = 140, null=True, blank=True)
    country = models.CharField(max_length=2, null=True, blank=True)
    postal_code = models.CharField(max_length=32, null=True, blank=True)
    foursquare_id = models.CharField(max_length=100, blank=True, unique=True)
    lat = models.DecimalField(max_digits=18, decimal_places=15, null=True, blank=True)
    lon = models.DecimalField(max_digits=18, decimal_places=15, null=True, blank=True)

看起来相当直截了当，对吧？现在我要做的是返回用户当前位置 100 公里范围内的所有位置。每个度数约为 100 KM。例如，在纬度 10 度和 11 度之间，大约有 100 公里的距离。经度也一样。 1 度约为 100 公里。这是我的 WhatsNearBy 视图：

@csrf_exempt
def WhatsNearBy(request):
    if request.META.has_key('HTTP_AUTHORIZATION') and request.method == 'GET':
        authmeth, auth = request.META['HTTP_AUTHORIZATION'].split(' ', 1)
        if authmeth.lower() == 'basic':
            auth = auth.strip().decode('base64')
            username, password = auth.split(':', 1)
            authuser = authenticate(username=username, password=password)
            if authuser: 
                if authuser.is_active:
                client_lat = int(request.GET.get('lat'))
                client_lon = int(request.GET.get('lon'))

                queryset = Location.objects.filter(__lat__gte = (client_lat - 1), 
                                lat__lte = (client_lat + 1), 
                                lon__gte = (client_lon - 1), 
                                lon__lte = (client_lon + 1))
                return queryset

上述查询集返回大约 100 公里外的所有位置。这很好用，而且非常可靠。但是，我担心的是，随着数据库变大，过滤迟早会变慢。

我听说过 postGIS，但我不确定它是否会比我现在做的更有效。我是否必须将 Location 模型迁移到 postGIS？这一切将如何运作？一旦我这样做了，我能找到一定距离内的所有位置吗？

期待看到您的解决方案！

【问题讨论】：

标签： django postgresql postgis

【解决方案1】：

我最近处理了一个类似的问题。我发现 PostGIS 和其他空间解决方案对于查找近似半径内的所有点来说太过分了。

我最终在数据库中使用了 SAS 距离算法。用正方形过滤后，我使用 raw 命令让数据库为我处理数字。 Postgres 和除 SQLite 之外的大多数其他数据库都支持三角函数，因此您可以过滤数据库的计算距离。这是以英里为单位的公式，但您可以更改常数。

Dist = 3949.99 * arcos(sin(Y1) * sin(Y2) + cos(Y1) * cos(Y2) * cos(X1 - X2));

http://support.sas.com/kb/3/973.html

编辑：为了扩展，我查询了半径内美国的所有邮政编码 (~44K)。事实证明，我可以在不到一秒的时间内查询 500 英里内的所有邮政编码，这对于我的目的来说是可以接受的。地理空间库让您可以更快地找到复杂多边形内的所有点，但我不认为您的应用程序会看到明显的性能改进。

【讨论】：

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